2019年，“變化”仍然是中國科技界的主旋律。經(jīng)過了近20年的“狂飆突進”，中國C端人口的流量紅利逐漸退去。在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)的驅(qū)動下，巨頭紛紛選擇擁抱To B，全面加速產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。

在人工智能和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推動下，諸多應(yīng)用與概念脫穎而出，變得炙手可熱。而在2019年，邊緣計算毫無疑問迎來了集中爆發(fā)，讓人們不由感嘆：邊緣計算不再邊緣。

16年磨一劍，邊緣計算進入黃金時代

早在2003年，AKAMAI就在與IBM合作時提出了“邊緣計算”概念，并建立起初步應(yīng)用。作為一個16年前的概念，邊緣計算并不年輕，甚至在科技領(lǐng)域中雨后春筍的概念中略顯低調(diào)，但想一想1956年的人工智能、1995年的物聯(lián)網(wǎng)、2006年的云計算，邊緣計算又正值當(dāng)打之年，與新晉網(wǎng)紅般的科技概念不同，這些曾經(jīng)的概念都已走入現(xiàn)實，開始為人們提供服務(wù)，改善人們的生活。

為何邊緣計算今年才迎來爆發(fā)?

邊緣計算的崛起源自于云計算的成熟和AI讓物聯(lián)網(wǎng)的“重生”。據(jù)第三方數(shù)據(jù)分析機構(gòu)IDC 的最新預(yù)測，到2020年，全球?qū)⒂屑s500億的智能設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)，其中主要涉及智能手機、可穿戴設(shè)備、個人交通工具等，其中 40% 的數(shù)據(jù)需要邊緣計算服務(wù)。

▲物聯(lián)網(wǎng)、云計算與邊緣計算(圖片來源于網(wǎng)絡(luò))

越來越多的設(shè)備接入物聯(lián)網(wǎng)，其產(chǎn)生和收集的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長。與之相對的，AI的圖像分析、語音語義識別、視頻分析、自動化控制、人機交互等功能與物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了更加深入的融合，成為推動產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重要幫手。

另一方面，隨著5G的落地，未來將產(chǎn)生新一輪的數(shù)據(jù)爆發(fā)，對AI 算力提出了更高的要求。正如OpenAI的最新報告顯示，最先進AI模型的計算量每3.4個月翻一番，也就是每年增長10倍，比摩爾定律2年增長一倍的速度快得多。

只靠傳統(tǒng)的云端計算，物聯(lián)網(wǎng)將不堪重負，人工智能也將陷入停滯。更為現(xiàn)實的是：在很多場景上的智能化應(yīng)用，也只有邊緣計算才可以解決。因此，在產(chǎn)業(yè)需求和數(shù)據(jù)積累形成的肥沃土壤中，邊緣計算的爆發(fā)是必然。

有別于云計算，邊緣計算將人工智能深度學(xué)習(xí)算法中的“推理”或“訓(xùn)練”過程前置到靠近用戶端/數(shù)據(jù)產(chǎn)生端一側(cè)，在本地就近處理，完成實時的、快速的計算和反饋，從而大大提升響應(yīng)速度，進而在包括社區(qū)、零售等很多場景形成更好的用戶體驗。

很多機構(gòu)對邊緣計算的概念作出過詮釋。但業(yè)界最喜歡舉的例子還是章魚實驗。2016年4月，新西蘭國家水族館一只名為“Inky”的章魚從半開的水族缸里爬了出來，走過房間并鉆入一個排水口，穿過50米長的水管之后，成功地進入了外海。

▲這條名為Inky的章魚上演了一出精彩的“逃獄記”(圖片來源于網(wǎng)絡(luò))

章魚成為了地球上最“聰明”的生物類群之一，這是因為它擁有“一個大腦+多個小腦”，不僅能通過40%的大腦容量進行分析和決策，還能通過八條腿上分布的60%的巨量神經(jīng)元進行感知和分析、腕足和大腦有效配合，讓章魚在各種復(fù)雜環(huán)境下都能游刃有余。

邊緣計算的分布式結(jié)構(gòu)與章魚非常相似：云端是大腦，但邊緣側(cè)可以作為小腦，通過神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)分布式局部決策。兩者相互協(xié)作，共同完成數(shù)據(jù)的處理和反饋。

▲邊緣計算分布式架構(gòu)(圖片來源于網(wǎng)絡(luò))

和云計算相比，邊緣計算主要具有四個優(yōu)勢：第一，靈活性，可以在不同階段，不同區(qū)域和節(jié)點和已有硬件基礎(chǔ)上，靈活部署設(shè)備。第二，高可靠，在無網(wǎng)或網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的環(huán)境下可以進行獨立計算和實時反饋，即使一個設(shè)備發(fā)生故障，也不會影響其它設(shè)備。第三，高安全，分布式架構(gòu)天然加大了黑客攻擊的難度，從而保護個人可識別信息免遭竊取和濫用。第四，低延時，邊緣設(shè)備一般部署在更靠近數(shù)據(jù)處理的終端，能夠就近傳輸、計算、存儲、回傳、加密和訪問控制等，可更快響應(yīng)需求并反饋。

但這并不是說邊緣計算將徹底取代云計算，只能說兩者各有所長，這是一個1+1>2的過程，并非1-1=0的結(jié)果。云計算擅長全局性、非實時、長周期的大數(shù)據(jù)分析;邊緣計算擅長局部、實時、短周期的數(shù)據(jù)處理分析。兩者結(jié)合，才能適應(yīng)不同場景下數(shù)據(jù)處理的不同需求。

巨頭玩家云集，留給其他人的機會在哪里?

從目前來看，構(gòu)成邊緣計算主力軍的主要包括以下幾類企業(yè)。

▲邊緣計算領(lǐng)域全球企業(yè)生態(tài)圖譜

首先是云計算巨頭。這類企業(yè)以亞馬遜、微軟、谷歌、阿里、百度、騰訊為代表。憑借云時代的積累優(yōu)勢，他們希望將觸角延伸至邊緣計算時代。

云計算“老大”亞馬遜可謂首當(dāng)其沖。早在2017 年，亞馬遜就推出了 AWS Greengrass，這是一個可以將亞馬遜 AWS 服務(wù)擴展到終端設(shè)備上的服務(wù)。官方稱，這一應(yīng)用可以“在本地處理它們所生成的數(shù)據(jù)，同時仍然可以使用云來進行管理、數(shù)據(jù)分析和持久的存儲”。

同樣具有優(yōu)勢的還有CDN玩家。CDN(內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)路content Delivery Network)是將數(shù)字內(nèi)容智能分發(fā)到離用戶更近的節(jié)點。在全球流媒體、高清視頻等內(nèi)容行業(yè)的興起過程中，CDN企業(yè)也賺了個盆滿缽盈。從技術(shù)上來說，CDN可以說是邊緣計算的萌芽。因此，如Akamai、Azure、AWS、網(wǎng)宿科技等老牌企業(yè)正在利用本身傳統(tǒng)的CDN節(jié)點，提供邊緣側(cè)計算服務(wù)。

作為5G的主要推動者，全球各地的運營商也是邊緣計算的重要玩家。在2019年5G商用浪潮中，運營商紛紛開始部署MEC(Multi-access Edge Computing移動邊緣計算)，并從硬件、軟件、行業(yè)標準、平臺架構(gòu)、場景需求、關(guān)鍵技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等多個角度，對產(chǎn)業(yè)進行宏觀上的整合，推動建立全球統(tǒng)一標準。

除此以外還有硬件及芯片類企業(yè)。包括英偉達、英特爾、高通、華為等都先后推出了邊緣AI芯片，應(yīng)用在智能音箱、智能交通、VR/AR、車聯(lián)網(wǎng)、智能制造等大量場景中。

比如智能芯片巨頭英偉達推出了全球尺寸最小的邊緣AI超級計算機Jetson Xavier NX，比信用卡還小的硬件，可以直接嵌入機器人、無人機、智能高清傳感器、醫(yī)療設(shè)備等更小的硬件上。也有面向AI算力和場景應(yīng)用開發(fā)的計算模塊、邊緣網(wǎng)關(guān)等行業(yè)級產(chǎn)品，其中最具代表性的是華為Atlas系列和特斯聯(lián)Poseidon系列產(chǎn)品，作為業(yè)內(nèi)最早投入邊緣計算研發(fā)的企業(yè)，已經(jīng)實現(xiàn)了將硬件融入場景提供AI解決方案的落地階段。

▲ 華為Atlas系列產(chǎn)品(圖片來源于網(wǎng)絡(luò))

▲ 特斯聯(lián)Poseidon系列邊緣計算產(chǎn)品(圖片來源于網(wǎng)絡(luò))

與硬件相對的是軟件。以“軟件定義一切”的眼光看，包括谷歌、商湯科技等企業(yè)為代表，從一開始就瞄準了這一市場，期望在未來挖到真正的金礦。

值得注意的是，軟硬件一體化也是目前行業(yè)發(fā)展的重要趨勢。這不僅是因為軟硬件本身的適配性，還在于軟硬件一體化的解決方案速度更快，效率更高，解決實際問題更出色。

巨頭的強勢布局，新興企業(yè)的快速崛起，讓整個市場開始變得“喧囂”，未來留給其他企業(yè)的機會還剩下多少?如果說云計算廠商把邊緣計算當(dāng)做自身業(yè)務(wù)的補充和加速器，運營商把邊緣計算作為推進5G的突破口，CDN將其作為“手中的王牌”，那么軟硬件玩家就是從產(chǎn)品的角度提出了一個新可能。

事實上，目前市場還處于從“點”到“面”進化的過程中。只有將一切的技術(shù)和產(chǎn)品的“點”轉(zhuǎn)化為綜合服務(wù)的“面”，邊緣計算才能釋放出更多的創(chuàng)造力。這與AI、云計算、物聯(lián)網(wǎng)如出一轍。溯本求源，場景將是所有玩家“從點到面”的重要過渡，為場景服務(wù)的邊緣計算，才是有力量的計算。

場景——邊緣計算的終極話題

隨著人工智能的落地，產(chǎn)業(yè)細分了機器人、VR/AR、自動駕駛、短視頻、智能家居、智能交通、智慧能源、遠程醫(yī)療等眾多場景的全新應(yīng)用。從城市基礎(chǔ)設(shè)施到人們的家居生活，更多的數(shù)據(jù)從物聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)生，需要AI的處理。

應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)，針對不同場景進行軟硬件一體化部署，并提供定制化解決方案的企業(yè)，被視為智慧場景服務(wù)商。典型的企業(yè)包括谷歌、IBM、華為、新華三、特斯聯(lián)等。

比如全球著名的谷歌多倫多Sidewalk智慧城市項目，通過將社區(qū)內(nèi)環(huán)境、道路、建筑、空氣、能源等各項數(shù)據(jù)全部智能化，再利用邊緣能力進行自動化操作。還打造了專門為小型機器人移動的實用通道，區(qū)域自由散熱和制冷系統(tǒng)，建筑物自動調(diào)節(jié)能耗與照明的平臺等。

▲ Sidewalk智慧城市項概念圖(圖片來源于網(wǎng)絡(luò))

在中國，乘著智慧城市的熱潮，人工智能和邊緣計算的應(yīng)用場景也越來越多。比如特斯聯(lián)在社區(qū)領(lǐng)域的應(yīng)用，通過終端智能、邊緣智能、數(shù)據(jù)智能打造了全國首個5G+AIoT智慧社區(qū)。在新零售領(lǐng)域利用自研的Nanocell數(shù)據(jù)模型和Poseidon邊緣設(shè)備完成智能化升級，并成功將邊緣側(cè)算力與智能機器人結(jié)合，打造出超級智能終端。

以場景為核心的發(fā)展思路正在凸顯，這與技術(shù)和產(chǎn)品驅(qū)動路線并不矛盾，但最終要匯合。這也意味著，每一個企業(yè)都要面向場景打造自己的核心競爭力。比如思科、IBM主打工業(yè)場景;谷歌致力于將AlphaGo的深度學(xué)習(xí)功能擴展到邊緣側(cè);商湯以算法為主要優(yōu)勢，主要布局在視頻采集和分析領(lǐng)域等。

隨著5G商用落地，AI技術(shù)滲透，物聯(lián)網(wǎng)升級，越來越多的場景需要用到邊緣計算，因此市場前景也更加廣闊。這也是2019年被稱為邊緣計算元年的重要理由之一。

誰也無法斷定過去的規(guī)律是否適用于未來。但商業(yè)實踐證明，不論是大型企業(yè)還是中小企業(yè)，客戶希望得到的是一體化的部署和場景化的解決能力。這是目前看到的趨勢和未來的機會，這也對生態(tài)鏈中的企業(yè)的綜合服務(wù)能力提出了更高要求。行業(yè)何時才能進入全面的成熟期?哪些玩家能笑到最后?不遠的未來將給出答案。